车牌字符识别的三种算法的比对
车牌相似度算法
车牌相似度算法是一种用于计算两个车牌图像之间的相似程度的算法。
它可以通过比较车牌图像的形状、颜色、纹理等信息来评估它们的相似性。
以下是一个简单的车牌相似度算法的实现过程：1. 预处理：对输入的车牌图像进行预处理，包括灰度化、二值化、噪声去除等操作，以便于后续的特征提取。
2. 特征提取：从车牌图像中提取特征，包括车牌的形状、字符的形状、字符之间的距离、字符的颜色等。
这些特征可以用于构建一个特征向量，用于表示每个车牌图像。
3. 相似度计算：根据特征向量的相似程度，计算两个车牌图像之间的相似度。
可以使用欧几里得距离、余弦相似度等度量方法来衡量两个特征向量之间的相似性。
具体的实现过程如下：1. 确定相似度的阈值，可以根据实际情况进行调整。
2. 对每个输入的车牌图像，提取特征向量，并将其与其他车牌图像的特征向量进行比较。
3. 对于每个特征向量，计算其与所有其他特征向量的相似度，并找到最相似的特征向量。
4. 将所有最相似的特征向量的相似度求和，得到该车牌图像与其他所有车牌图像的平均相似度。
5. 将所有输入的车牌图像的平均相似度进行比较，得到最终的车牌相似度结果。
需要注意的是，车牌相似度算法的准确性和性能受到多种因素的影响，包括车牌图像的质量、特征提取方法的准确性、相似度计算方法的精度等。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。
此外，还可以使用深度学习等方法来提高车牌相似度算法的性能。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来自动提取车牌图像中的特征，并使用分类器来评估两个车牌图像之间的相似度。
这种方法可以自动学习车牌图像的特征，并具有较强的泛化能力，能够更好地适应不同场景下的车牌识别任务。
几种车牌字符识别算法的比较
（１） 字符集小。车牌上出现的汉字字符为省、自治区、直 辖市或特殊机构的简称。加上 ２６ 个英文字符以及 １０ 数字，
２． 字符识别原理
字符类别不超过 １００ 类。 （２） 待识别的字符图像小。字符图像来源于定位分割得
字符识别是模式识别领域中很活跃的一个分支。字符 到车牌图像，车牌占车辆图像中的比例很小，因此，车牌字符
算法研究 学术探讨
力，而且识别率高，但是它在字符旋转、变形，笔划粗细不同 等情况下，识别能力有限。
４． 神经网络字符识别算法
神经网络理论自 ２０ 世纪中期提出以来，取得了一系列 的研究成果。近年来，随着计算机技术和非线性科学的发 展，神经网络理论的研究又进入一个新的高潮，其应用己经 渗透到各个领域，并在智能控制、模式识别、计算机视觉、生 物医学工程等方面取得了巨大贡献。
向数据统计特征提取法、基于网格的特征提取法、弧度梯度 等。因而，要求所采用的识别方法具有很强的抗干扰性和环
车牌识别系统算法简介
车牌识别系统算法简介机动车闯红灯是日常交通管理中常见的交通违章现象，不仅扰乱了正常的交通秩序，也是造成机动车交通事故的主要原因之一。
“电子警察”就是针对机动车路口闯红灯这种极易造成恶性事故的交通违章现象进行自动监测记录，做到了无人值守，不间断监测，证据充分正确。
车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。
它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，它利用每一个汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别。
在不影响汽车状态的情况下，计算机自动完成车牌的识别，从而可降低交通管理工作复杂度。
车牌自动识别技术在车辆过路、过桥全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别，高速公路上的事故自动测报，不停车检查，车辆定位，汽车防盗，稽查和追踪车辆违规、违法行为，维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，提高收费路桥的服务速度，缓解交通紧张状况等方面将会起到积极的作用。
针对以往车牌识别算法的缺点和不足，例如识别率低、识别速度慢、车牌定位不准确等，本文提出了一种新的基于小波分析的改进车牌定位算法，同时将引入动量因子的BP神经网络应用到字符识别，加快了网络的训练过程。
2 基于小波变换和神经网络的车牌识别技术总体设计2.1 车牌定位算法的基本思路在某一个相位的红灯周期内，如果检测到有车辆通过，触发视频采集模块采集前端摄像机传送来的视频流，进行图像采集，采集到的图像是24位的真彩色图像，首先将图像进行灰度变换，转换为256色的灰度图。
在车牌区域的局部图像内，字符笔画与车牌背景间的亮度反差形成明显而密集的边缘，上升缘与下降缘交替出现。
利用车牌区域的这一高频特征，采用小波分析的多分辨率思想，进行水平方向上的小波变换，小波变换后的高频部分可以突出车牌区域，后继处理只需要对高频图像进行变换，即可定位出车牌。
车牌识别系统中的字符分割与识别
安徽大学硕士学位论文车牌识别系统中的字符分割与识别姓名：高勇申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张燕平20070401丘嘲ｊ、’’，慨Ｉ。
毕¨硷上第卓系统的具体雌｜卜－Ｊ其啦别率，【圣ｊ５即为拍摄到的个车图。
因此，必须采取车牌图像顾处理印Ｊ｝＃施以提高Ｕｉ别率。
同时，由于车牌不可避免地存在噪声，而且由于车牌识别系统任室外２４小时工作，光照度大范【嗣变化，也存在光照不均，亮度太低对比度太小等情况，这蝗都会降低系统的字符识别率，因此需采取滤噪、光照不均校Ｊ下和对比度增强等图像增强措施１２１Ｉ。
预处理是整个车牌识别系统的第一步，它的有效与否直接关系到下一步定位的成功率高低。
预处理的主要目的是增强图像中的目标的信息，减少或者消除非目标信息，以有利于下一步的图像进一步处理。
对于含有车牌的图像来说，预处理主要是为了让目标字符的信息加强，并且消除干扰信息，从而便于系统进行下面的车牌区域的定位工作。
一般来说，预处理的方法主要分为空域法和频域法两大类【２ｌＪ。
空域法主要是利用图像中各点之间的位置关系与颜色信息来进行处理，用于其中预处理的空域法主要有图像的点运算、图像增强等；频域法则是将图像变换到频域然后再进行处理，一般采用的变换方式都是线性正交变换、傅立叶变换、离散余弦变换等，然后根据目标信息的特征进行相应的滤波处理。
一般来说，利用空域法比较直接方便，理解上直观；利用频域法则有计算量小、易于消除噪声等特点。
３．３．３车牌定位图５：拍摄到的车图Ｆｉｇｕｒｅ５：ａＶｅｈｉｃｌｅＰｌａｔｅ车牌定位是车牌识别系统中的关键之一，如何在复杂的背景下克服干扰准确定位出含有车牌字符区域直接关系到车牌识别系统后续识别部分的正确率。
到目前为止，有关车牌定位的研究很多，其中主要的方法有下面几种吲：基于边缘的。
一种有效的车牌字符识别法——模板匹配—特征点匹配相结合的车牌字符识别法
一种有效的车牌字符识别法——模板匹配—特征点匹配相结合的车牌字符识别法严萍;曾金明【摘要】汽车车牌字符的识别是车牌自动识别系统中的最后一个环节,采用模板匹配—特征点匹配相结合的车牌字符识别法有效地利用了传统模板匹配法方法简单的特点,同时利用特征点匹配的方法克服了其对图像质量要求很高的缺点,最后结合车牌的语法校验使得正确率和适应性都得到提高,取得比较好的效果。
%The identification of automobile license plate character is the last link of automatic recognition system of license platet,his paper introduce one method to identify the license plate character integrating template matching with feature points matching,u【期刊名称】《西昌学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(025)001【总页数】3页(P42-44)【关键词】模板匹配;特征点匹配;字符识别【作者】严萍;曾金明【作者单位】安徽电子信息职业技术学院,安徽蚌埠233000;中国人民解放军汽车管理学院,安徽蚌埠233000【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言目前机动车的数量的增幅越来越快，机动车在日常交通管理中的闯红灯，乱停车等交通违章现象也随之猛增，人们迫切需要用智能交通系统来解决目前出现的问题。
汽车的车牌相当于汽车的身份证，它的管理和识别越来越受到人们的重视。
汽车车牌自动识别系统是智能交通系统中的重要组成部分。
车牌自动识别系统主要包括车牌定位、字符分割、字符识别几部分。
车牌自动识别系统的主要结构如图1所示。
图1 车牌自动识别系统的主要结构2 模板匹配算法传统模板匹配方法对图像质量要求很高，在字符出现笔划断裂、粘连或者模糊不清的情况时，仅利用模板匹配法进行车牌字符的识别容易产生错误的结论。
Report（车牌定位识别的几种方法比较）
几种车牌定位识别方法的比较车牌识别系统是智能交通系统的一个重要组成部分，一个典型的车牌识别系统一般包括图像预处理、车牌定位与提取、字符分割和字符识别等几大模块。
其中车牌定位是车牌识别中的关键，车牌定位的成功与否直接影响是否能够进入车牌识别以及车牌识别的准确率。
目前，车牌定位的主要方法有：①基于灰度图像的车牌定位方法；②基于小波变换的车牌定位方法；③基于形态学的车牌定位方法；④基于神经网络的车牌定位方法；⑤基于支持向量机的车牌定位方法等。
这些算法，在某些特定条件下，识别效果较好。
但在恶劣条件下，综合一些诸如天气、背景、车牌磨损和图像倾斜等干扰因素的影响，还不能完全满足实际应用的要求，有待进一步研究。
各种车牌定位方法的思路、方法和优缺点比较：①基于灰度图像的车牌定位方法：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
这类图像通常显示为从黑色到白色的灰度。
为了便于车牌定位，将该图像转换成二值图像，即只有黑色和白色两种颜色的图像。
此方法是应用车牌的如下特点：车牌牌照的字符和背景的对比度比较大，对应于车牌区域的水平灰度变化比较频繁；再者车牌一般挂在汽车的缓冲器上或附近，并靠近图像的下部，干扰一般比较少。
根据以上特点，使用靠近水平方向的一阶差分运算，以突出灰度变化频繁的区域. 其一阶差分运算的算式为：g(i,g)=f(i,i)-f(i,j+1)，式中，i=，2，3... m：m为图像的宽度；j=1，2 ，3…，n ：n为图像的宽度。
再对图像的水平差分图像g(x ，y) 的灰度值沿水平方向累加后做投影，可得投影图：水平方向累加后投影的算式为：T(i) = ∑n j=1 g(i,j)。
从车牌照是一个矩形这一特点, 我们可以判断它所对应的水平投影图与车牌的形状相仿，是一块较为独立的矩形区域，从水平投影图中可以看车牌位置基本对应子图中从下到上的第一个较大的波蜂，车牌投影值区域大致对应干上述波峰值上、下邻域的波谷之间所包含的投影值区域，且这两个波谷大致对称于波峰，波峰和波谷的变化率较大. 在这个过程中最重要的是确定选择哪个波峰，如果这个波峰的两个波谷之间的值的高度都大于某一个设定的值，并且两个波谷之间的宽度大致等于车牌照的高度，就认定它所确定的区域就是车牌的水平位置. 对于车牌垂直方向的定位算法：一般情况下，车牌的底色和字符的颜色的对比度很大, 而且在一个相对范围较小的范围内变化比较频繁，通过这个特征确定车牌垂直方向. 该方法对质量较高的图像有很好的定位，不过对于图像中车前和车牌附近的车辆背景过多，容易导致错误的车牌定位。
基于距离变换的分级车牌字符识别算法
g ( x, y; ) 对字符图像进行滤波，并把平滑结果作为局部均值图像。
在车牌字符图像分割中，由于汉字的笔画宽度一般要小于英文字母和数字，并且车牌的 汉字所包含的目标像素数量要大于字母和数字。因此，本文在字符图像分割采用不同的策略， 前者采用的高斯函数方差 和阈值 k 要小于后者，这样可以使得分割出汉字包含有更多的细 节信息。Niblack 算法可以突出车牌字符区域，并削弱背景干扰的影响。该方法具有局部自适 应性，能消除不均匀光照的干扰。对于具有线条状、光照不均匀的车牌图像，字符图像分割 能够取得比较理想的效果，图 4-2 对应的车牌字符图像的分割结果如图像
3
图 4-2 经过缩放和亮度均衡之后的车牌图像
字符识别通常需要将彩色或灰度图像进行分割为二值图像，并输入到车牌字符分类器进 行识别。图像分割的全局阈值算法相对比较简单，但是抑制车牌图像噪声和不均匀光照的能 力较差。局部阈值选取法是根据区域灰度分布特性，自适应调节图像分割的阈值，效果一般 好于全局阈值方法。 为了消除字符的光照不均匀等不利因素的影响， 本文采用 Niblack 自适应阈值分割方法对 车牌字符进行分割[80]。Niblack 二值化算法是一种局部自适应分割算法，对于非均匀光照下的 车牌图像具有较好的分割效果，并且对于一定范围内的车牌尺寸变化具有较好的适应性。这 个方法的思想在于：它认为人们所关心的那些像素点，其强度会和邻域平均强度有一定的差 距。Niblack 根据局部平均值和局部标准差在图像中变动阈值。像素点 ( x, y) 处的阈值计算公 式为 T ( x, y) m( x, y) k ，其中， m( x, y) 和 k 依次是点 ( x, y ) 处局部邻域的样本平均值和用 户自定义的参数。 k 的变化范围通常在 1~4 之间，而 m( x, y) 可以通过利用高斯低通滤波器
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的核心组成部分，已经得到了广泛的应用。
车牌定位与车牌字符识别作为车牌识别技术的两大关键环节，对于实现自动化、智能化的交通管理具有重要意义。
本文旨在探讨和研究车牌定位与车牌字符识别的相关算法，并通过实验验证其有效性和可行性。
本文首先对车牌定位算法进行研究，分析了基于颜色、纹理和边缘检测等特征的车牌定位方法，并对比了各自的优缺点。
随后，本文提出了一种基于深度学习的车牌定位算法，通过训练卷积神经网络模型实现对车牌区域的准确定位。
在车牌字符识别方面，本文介绍了传统的模板匹配、支持向量机（SVM）和深度学习等识别方法，并对各种方法的性能进行了比较。
在此基础上，本文提出了一种基于卷积神经网络的字符识别算法，通过训练模型实现对车牌字符的准确识别。
本文通过实验验证了所提出的车牌定位与车牌字符识别算法的有效性和可行性。
实验结果表明，本文提出的算法在车牌定位和字符识别方面均具有较高的准确率和鲁棒性，为车牌识别技术的实际应用提供了有力支持。
本文的研究不仅对车牌识别技术的发展具有重要意义，也为智能交通系统的进一步推广和应用提供了有益参考。
二、车牌定位算法的研究与实现车牌定位是车牌字符识别的前提和基础，其主要任务是在输入的图像中准确地找出车牌的位置。
车牌定位算法的研究与实现涉及图像处理、模式识别等多个领域的知识。
车牌定位算法的研究主要集中在两个方面：一是车牌区域的粗定位，即从输入的图像中大致找出可能包含车牌的区域；二是车牌区域的精定位，即在粗定位的基础上，通过更精细的处理，准确地确定车牌的位置。
在车牌粗定位阶段，常用的方法包括颜色分割、边缘检测、纹理分析等。
颜色分割主要利用车牌特有的颜色信息，如中国的车牌一般为蓝底白字，通过颜色空间的转换和阈值分割，可以大致找出可能包含车牌的区域。
边缘检测则主要利用车牌边缘的灰度变化信息，通过算子如Canny、Sobel等检测边缘，从而定位车牌。
图像序列中车牌字符识别的新方法
图像序列中车牌字符识别的新方法张文静【摘要】提出了一种图像序列中车牌字符识别的新方法.由于实际采集到的单个车牌字符不仅信息量少,且往往会发生偏转,因此直接识别比较困难.本文的算法首先用训练图像的Zemike矩构造出不同类字符的特征子空间,然后通过连续多帧字符图像的特征向量向子空间投影的方法对字符进行初次识别;Zemike矩具有旋转不变性,因此对旋转相似字符识别率不高,通过采用拆分的方法对这些字符进行二次投影,可以准确的将它们区分开来.实验表明Zernike矩对噪声具有鲁棒性,用它作为字符特征能得到较好的识别效果.【期刊名称】《北京农业职业学院学报》【年(卷),期】2010(024)005【总页数】5页(P22-26)【关键词】车牌识别;图像序列;特征子空间;模板匹配;图像融合【作者】张文静【作者单位】北京农业职业学院,北京,102442【正文语种】中文【中图分类】TP391.41车牌识别是智能交通系统中的一个重要环节，对改善交通状况具有至关重要的意义。
运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究出现于上世纪八十年代，最初通常是采用简单的图像处理技术来解决问题。
九十年代以来，随着计算机视觉、模式识别等技术的快速发展，以及计算机运行速度的不断提高，对车牌识别的研究开始进入了系统化阶段。
但是由于车牌字符识别受实际拍摄条件、车牌图像噪声及分割等因素的影响，识别率一直不能达到实际使用的要求。
目前常用的车牌识别算法有基于神经网络的方法和基于模板匹配的方法。
基于神经网络的方法是通过对人脑功能和结构的模拟来实现字符的识别。
它首先用模板字库训练神经网络参数，然后将待识别字符输入网络，利用网络参数得到输出矢量，将输出矢量与每一个期望矢量比较，将字符分类到误差最小的那一类。
神经网络为解决各种模糊的、知识不完全的、不确定的模式问题提出了一种全新的途径，大大放松了传统模式识别方法所需的约束条件。
但该算法需要大量的样本，并要通过大量费力费时的试验摸索才能确定合适的神经网络模型、算法以及参数设置，因此实现起来有一定的难度。
车牌识别如何计算 车牌识别算法详析
车牌识别如何计算车牌识别算法详析车牌识别算法是车牌识别系统的基础，对图像进行采集，然后从车牌纹理出发，应用分开理论建立基于有向分形参数的车牌定位预处理模型，结合投影法提取车牌区域，再将字符进行分割和识别，最后输出结果。
下面给大家介绍一下车牌识别算法。
车牌定位车牌定位的方法多种多样,归纳起来主要有利用梯度信息投影统计；利用小波变换作分割；车牌区域扫描连线算法；利用区域特性训练分类器的方法等。
这是车牌识别算法中最关键的第一步，效果的优劣直接影响到车牌识别率的高低。
火眼臻睛运用启发式车牌定位算法算法使得综合号牌检出率高达99.58%。
字符识别字符识别是整个系统的核心。
在其实际应用中，最为关键的问题是字符特征的选择，如果特征选择不具有很好的区分度，不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。
字符分割是字符识别的关键前提。
在2013年新交通法规中规定，对故意遮挡、污损、不安规定安装车牌的扣12分的处罚，这项规定的出台，也间接降低了算法的复杂性。
通常采用车牌字符间隔的特征在垂直投影中的规律来进行字符分割。
其算法原理为：（1）设垂直投影值为T，阈值为V，在确定前还要充分考虑字符粘连、断裂及“1”字符的特殊性。
当T<V时，T=0。
（2）设数组P[i][j]为从左向右扫描的投影值，当扫描的数组的值P[i]>0且P[j]=0时，字符的宽度设为W=j-i。
根据规律[2]，单个字符的宽度约为45mm，除第2、3字符的间隔为34mm，其它字符的间隔均为12mm。
由此，得出以下3种情况：（1）w>1.5*45mm时，为字符粘连，取w=mm为单个字符的宽度；（2）w<1.5*45mm且后面的字符也如此时，为字符断裂，合并这两个字符；（3）w<1.5*45mm且不满足字符断裂，此字符为数字“1”。
牌上的相似字符，由于外形比较接近，受图像分辨率，光线，车牌污损等影响，一般的分类算法，很容易出现误识别。
智能交通中的车牌识别算法比较研究
智能交通中的车牌识别算法比较研究智能交通系统是当今社会中重要的组成部分，其中车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分。
随着车辆数量不断增加，车牌识别算法的效率和准确性对于智能交通系统的发展至关重要。
本文将对几种常见的车牌识别算法进行比较研究，包括传统的基于图像处理的算法和最新的深度学习算法。
一、传统的基于图像处理的车牌识别算法1. 图像预处理传统的图像处理方法通常包括灰度化、增强和二值化等步骤。
在车牌识别中，由于车牌的颜色和背景的差异明显，可以通过色彩空间变换实现灰度化。
而增强步骤则可以通过直方图均衡化等方法来提高图像的对比度。
最后，利用阈值分割方法将图像二值化，得到二值图像，以进行后续处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别算法中关键的一步。
常见的方法包括基于边缘检测和基于颜色检测。
基于边缘检测的方法常使用边缘检测算法（如Sobel算子或Canny算子）来提取车牌的边缘信息，然后利用形态学处理来去除不必要的边缘。
基于颜色检测的方法则利用车牌的颜色特征进行定位。
3. 字符分割字符分割是将车牌中的字符进行分割开来，以便后续的识别。
常见的方法包括基于区域的分割和基于边缘的分割。
基于区域的分割方法通过判断字符的连通区域来进行分割，而基于边缘的分割方法则通过检测字符之间的边缘来进行分割。
4. 字符识别字符识别是车牌识别算法中的核心任务之一。
传统的方法常使用特征提取和模式匹配的方法来实现字符的识别。
特征提取方法包括垂直和水平投影法、方向梯度直方图（HOG）等。
而模式匹配方法则通常使用K近邻算法、支持向量机（SVM）等来进行字符的分类和识别。
二、基于深度学习的车牌识别算法1. 卷积神经网络（CNN）深度学习算法中最为常见的是卷积神经网络（CNN），其可以通过多层卷积和池化操作来实现特征的提取，并通过全连接层进行分类和识别。
在车牌识别中，CNN可以通过训练大量的车牌图像样本来学习车牌的特征，从而实现准确的识别。
常用车牌定位算法比较-文档
常用车牌定位算法比较-文档常用车牌定位算法比较一、引言近年来，随着国民经济的快速发展，各种机动车辆不断增加，导致道路交通流量不断增大，交通事故、交通堵塞等问题日益严重，我们正面临着路网通行能力不能满足交通量增长需求以及交通运输安全等问题。
为了解决这些问题，国外发达国家相继推出了适应未来运输需求的智能交通系统，我国也将发展智能交通系统作为今后交通建设的一个重要发展方向。
作为现代智能交通系统中的一项非常重要的技术，汽车牌照自动识别技术是近几年来的研究热点。
车牌识别系统LPR既具有重要的理论意义，也具有良好的实际应用价值，并且在现实生活中已经得到一定程度的应用。
由于其具有良好的发展前景，所以车牌识别系统的开发和研制工作在国内外皆受到相当大的关注。
其涉及的领域包括模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等多门学科，是一门综合的应用技术。
车牌定位是车牌识别技术的第一个关键技术，定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。
在车牌定位算法中，关键是寻找某种图像处理方法,使原始图像经过该算法的处理后能够清楚地显示出车牌区域，同时使图像中的非车牌区域消失或者减弱，从而能准确有效地定位出车牌在图像中的位置。
现在已经存在的车牌定位的方法有纹理分析、汽车牌照颜色变化、还有数学形态学等很多方法。
车牌定位不准的原因往往是因为含车牌图像中存在着大量噪声、图像的质量较差等原因造成的；而由于处理图像的数据过大，往往造成用时过多，从而不符合实时性要求。
因此，本文对目前存在的车牌定位算法进行探讨，希望能找出各种算法的优缺点，以便在现实中能更好的运用各种算法，更好的发挥各算法自身的优势。
二、目前存在的各种车牌定位算法目前存在的车牌定位算法主要有：边缘检测法、数学形态学法、基于彩色或者灰度处理的方法、行检测和边缘统计法、模糊逻辑法、Gabor滤波法、遗传算法、Hough变化和轮廓线法、自适应增压法、基于小波变换的方法、均衡变换法、神经网络法、脉冲耦合神经网络法、时延神经网络法、矢量量化方法等。
车牌识别中的多种定位算法的比较
子． 经过反 复测试 对 比． 发现 Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算 子对噪声 有很好
的抑制能力＿ １ Ｊ 牌 照 区域 在 原 始 图 像 中 的位 置 十 分 明 显 ．准 确 地
光照条件 、 车牌 磨损情 况 、 摄像 设备 等 ， 这 会 给 车 牌 的 定 位 和 识 别 准 确 度 带 来 一 定 的影 响 ．因 而 在 车 牌 定 位
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ３ — ０ ０ ３ １ — ０ ３
Ｄ Ｏｌ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ － １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ３ ． ０ ０ ８
车牌 识别 中的多种定位算法 的比较
模 式 识 别 和 人 工 智 能 等 技 术 对 摄 像 机 拍 摄 的 图 像 进 行 处理． 从 而 得 到车 辆 的 一 些 信 息 ． 最 后 通 过 一 定 形 式 显 示识 别 结 果
由于 车 牌 图像 的 采 集 会 受 到不 同 因 素 的 影 响 ． 如：
算子有 Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子 、 Ｒ ｏ ｂ ｅ ｒ ｔ ｓ 算子 、 Ｋ ｉ ｒ ｓ ｃ ｈ算子 、 Ｐ ｒ ｅ ｗ ｉ ｔ ｔ 算
和识 别 前 需 要 对 图像 进 行 一 系 列 的预 处 理 ．如 图像 的
说。 是 水 平 度 较 高 的 横 向近 似 的长 方 形 。 它 在 原 始 图 像
去噪 、 图像 的增 强 等 。本 文 主 要 针 对 预 处 理 后 的 图像
对 其 定 位 算 法进 行 了深 入 研 究 ．比较 基 于 边 缘 检 测 的
表格识别算法
表格识别算法本地车 or外地车？签名存在？车牌号正确？1、判断车牌2、判断签名3、判断车辆所在地SSD•准确的识别目标CTPN•精准的定位文字densenet•快速的识别文字Compare•验证结果准确性直接比对模糊比对车牌比对1、字符名称char_name ；2、字符位置self_pos ；3、另一个车牌是否有相 同字符的标志flag ；4、另一个车牌中相同 字符的位置comp_pos 。
车牌的4个特征辅助判断变量：1、两个车牌字符串长度差异2、允许错位数量，最大为12和4号判断可以控制比对算法严格程度2、3、4号判断属于模糊匹配范畴特征比较：以数据库内的车牌（真实车牌）为基础，统计真实车牌每个字符在识别车牌中是否出现以及出现的位置。
坐标差异等于11个字符错误直接比对：NG模糊比对：OK重复字符串处理：只合并重复数量最多的字符串。
‘浙AV776E ’和‘！浙AA88AA ’为例：！浙AA88AA 未匹配特征，3个’ A’合并为一个浙AV776E未匹配特征特征比较‘浙AV776E ’和‘！浙AV886E ’为例：特征比较！浙AV886E 未匹配特征，2个’ 8’ 合并为一个浙AV776E 未匹配特征直接比对：NG模糊比对：OK编辑距离算法‘浙AV776E’和‘！浙AV886E’为例：距离：mindist = 3m = length(‘浙AV776E’)n = length(‘！浙AV886E’)相似度：1-mindist/max(m,n )=0.675签名存在判断签名是否存在有签名无签名OTSU二值化处理CTPN 文字定位擦除左上角印刷体擦除四周框线擦除右下角日期凸四边形四个顶点是A(x a ,y a )，B(x b ,y b ), C(x c ,y c )，D(x d ,y d )，判断点P (x,y)在是否在四边形内。
四个向量的叉积同号，即同时大于0或者同时小于0，等于0表示点P在向量上。
擦除了左上角和右下角的字符通过SSD输出的标签位置擦除右下角的字符两点确定一条直线，一般式直线公式如下：两点的坐标是P1(x1,y1)，P2(x2,y2),则A、B、C计算公式如下：直接将P (x,y)带入直接公式，直线的方向是P1指向P2，结果有三种：等于0，点P在直线P1P2上；大于0，点P在直线P1P2右侧；小于0，点P在直线P1P2左侧；进一步，可以计算点到直线的距离：直线1的上边和直线2的左边全部设置为255扩展：将直线2右边距离直线小于T的点也设置为255，T是阈值。
车牌识别及验证码识别
车牌识别及验证码识别引言：本文主要对于车牌识别系统来说，D,0，O，I，1等等太相似了。
然后，汉字的识别难度也不小，因此很难达到分辨率在95%以上，但是可以作为图像处理技术的小论文，在此放出，同时描述一下思路及算法。
一、车牌/验证码识别的普通方法车牌、验证码识别的普通方法为：（1）将图片灰度化与二值化（2）去噪，然后切割成一个一个的字符（3）提取每一个字符的特征，生成特征矢量或特征矩阵（4）分类与学习。
将特征矢量或特征矩阵与样本库进行比对，挑选出相似的那类样本，将这类样本的值作为输出结果。
下面借着代码，描述一下上述过程。
因为更新SVN Server，我以前以bdb储存的代码访问不了，因此部分代码是用Reflector反编译过来的，望见谅。
（1）图片的灰度化与二值化这样做的目的是将图片的每一个象素变成0或者255 ，以便以计算。
同时，也可以去除部分噪音。
图片的灰度化与二值化的前提是bmp图片，如果不是，则需要首先转换为bmp图片。
用代码说话，我的将图片灰度化的代码（算法是在网上搜到的）：Code1 protected static Color Gray(Color c)2 {3 int rgb = Convert.ToInt32(( double ) ((( 0.3 * c.R) + ( 0.59 * c.G)) + ( 0.11 * c.B)));4 return Color.FromArgb(rgb, rgb, rgb);5 }6通过将图片灰度化，每一个象素就变成了一个0-255的灰度值。
然后是将灰度值二值化为0 或255。
一般的处理方法是设定一个区间，比如，[a,b]，将[a,b]之间的灰度全部变成255，其它的变成0。
这里我采用的是网上广为流行的自适应二值化算法。
Code1 public static void Binarizate(Bitmap map)2 {3 int tv = ComputeThresholdValue(map);4 int x = map.Width;5 int y = map.Height;6 for ( int i = 0 ; i < x; i ++ )7 {8 for ( int j = 0 ; j < y; j ++ )9 {10 if (map.GetPixel(i, j).R >= tv)11 {12 map.SetPixel(i, j, Color.FromArgb( 0xff , 0xff , 0xff ));13 }14 else15 {16 map.SetPixel(i, j, Color.FromArgb( 0 , 0 , 0 ));17 }18 }19 }20 }2122 private static int ComputeThresholdValue(Bitmap img)23 {24 int i;25 int k;26 double csum;27 int thresholdValue = 1 ;28 int [] ihist = new int [ 0x100 ];29 for (i = 0 ; i < 0x100 ; i ++ )30 {31 ihist[i] = 0 ;32 }33 int gmin = 0xff ;34 int gmax = 0 ;35 for (i = 1 ; i < (img.Width - 1 ); i ++ )36 {37 for ( int j = 1 ; j < (img.Height - 1 ); j ++ )38 {39 int cn = img.GetPixel(i, j).R;40 ihist[cn] ++ ;41 if (cn > gmax)42 {43 gmax = cn;44 }45 if (cn < gmin)46 {47 gmin = cn;48 }49 }50 }51 double sum = csum = 0.0 ;52 int n = 0 ;53 for (k = 0 ; k <= 0xff ; k ++ )54 {55 sum += k * ihist[k];56 n += ihist[k];57 }58 if (n == 0 )59 {60 return 60 ;61 }62 double fmax = - 1.0 ;63 int n1 = 0 ;64 for (k = 0 ; k < 0xff ; k ++ )65 {66 n1 += ihist[k];67 if (n1 != 0 )68 {69 int n2 = n - n1;70 if (n2 == 0 )71 {72 return thresholdValue;73 }74 csum += k * ihist[k];75 double m1 = csum / (( double ) n1);76 double m2 = (sum - csum) / (( double ) n2);77 double sb = ((n1 * n2) * (m1 - m2)) * (m1 - m2);78 if (sb > fmax)79 {80 fmax = sb;81 thresholdValue = k;82 }83 }84 }85 return thresholdValue;86 }8788灰度化与二值化之前的图片：灰度化与二值化之后的图片：注：对于车牌识别来说，这个算法还不错。
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摘要摘要车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分，它在违章抓拍，不停车收费，停车场管理以及重要场所过往车辆的实时登记等方面都有重要的作用。
论文从车牌字符识别的理论出发，基于MATLAB语言对现有的模板匹配，神经网络，基于向量机（SVM）等方法在字符识别过程中的优缺点以及识别率进行系统的研究。
论文的主要工作如下：1.针对车牌图片的预处理包括去噪，增强，分割，提取字符等等；2.构建模板匹配，神经网络，基于向量机（SVM）字符识别的相关测试数据；3.分别实现模板匹配字符识别算法，神经网络字符识别算法，基于向量机（SVM）字符识别算法，并做相应识别率的实验，将三者的实验结果进行比对；4.基于MATLAB GUI做三种算法系统的界面。
关键词：车牌识别模板匹配神经网络向量机识别率ABSTRACTABSTRACTLicense plate recognition technology is the intelligent transportation system an important part of it illegal to capture, no parking, parking management, and an important place in the past, real-time vehicle registration and other aspects important role. Papers from the license plate character recognition theory, MATLAB language based on the existing template matching, neural network, based on vector machines (SVM) and other methods in the process of character recognition and the recognition rate of the advantages and disadvantages of the system. The main work is as follows:1.Pre-treatment, including the license plate image denoising, enhancement,segmentation, extraction of character, etc.2.Construction of template matching, neural network, based on the vectormachine (SVM) test data related to character recognition;3.Respectively, to achieve template matching algorithm for character recognition,neural network character recognition algorithm based on vector machines (SVM) algorithm for character recognition, and recognition rate accordingly experiment, the three sides to compare the experimental results;4.Do three algorithms based on MATLAB GUI interface of the system.Keywords: License Plate Recognition Template matching Neural network Vector Recognition rate目录 i目录第一章序言 (1)1.1课题研究背景以及意义 (1)1.2本文主要的研究内容 (1)第二章车牌图像的预处理 (5)2.1图像的平滑处理 (5)2.1.1 平滑处理的理论 (5)2.1.2 平滑处理的实现 (6)2.2图像的二值化处理 (7)2.2.1 二值化处理的理论 (7)2.2.2 二值化处理的实现 (7)2.3二值图像的形态学运算 (8)2.3.1形态学运算的理论 (8)2.4对字符进行分割 (10)2.4.1 字符分割的理论 (10)2.4.2 字符分割的实现 (11)第三章基于模板匹配算法的车牌字符识别算法 (13)3.1模板匹配算法的理论背景 (13)3.2模板匹配算法的实现及识别率的研究 (16)3.3本章小结 (19)第四章基于神经网络算法的车牌字符识别算法 (21)4.1神经网络算法的理论背景 (21)4.2神经网络算法的实现及识别率的研究 (27)4．3本章小结 (33)第五章基于向量机（SVM）算法的车牌字符识别算法 (35)5.1向量机（SVM）算法的理论背景 (35)ii 目录5.1.1 SVM的基本原理 (35)5.1.2 SVM中核函数的选择 (35)5.1.3 SVM的多类决策问题 (36)5.1.4 SVM算法描述 (38)5.2向量机（SVM）算法的实现以及识别率的研究 (39)5.2.1 车牌字符图像的预处理 (39)5.2.2 车牌字符特征的选取 (39)5.2.3 车牌字符SVM的构造 (39)5.2.3 实验过程中相关函数及参数的选定 (40)5.2.4 实验过程中的相关结果 (41)5.3本章小结 (43)第六章总结与展望 (45)致谢 (47)参考文献 (49)第一章序言 1第一章序言1.1课题研究背景以及意义目前，我国的经济正在飞速的发展，综合实力也在与日俱增，城市化进程也在加快，国内各大城市交通管理能力将面临重大考验。
目前LPR（汽车牌照识别技术License Plate Recognition，LPR，简称“车牌通”）系统在实际交通系统中已广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。
目前对于车牌图像的识别已经有相当成熟的算法。
基于这种现状，本文将对典型的车牌字符识别算法，如：模板匹配，神经网络，向量机（SVM）等算法进行研究，实现这三种算法并在此基础上完成此三种方法识别率的实验。
本课题研究的主要意义在于：通过对目前比较典型的车牌识别算法识别率的研究，系统的分析这些算法各自存在的优缺点以及适应的场合，提出一个识别率更高的算法并为以后的车牌识别算法的研究提供一个借鉴。
1.2本文主要的研究内容在处理输入车牌图像的基础上，对分割出来的字符分别用模板匹配，神经网络，向量机（SVM）进行识别，并对各方法的识别率进行比较。
整个过程包括两个阶段：第一阶段是输入车牌图像的预处理；第二阶段是不同方法对提取的分割字符的识别过程。
预处理流程图：2 车牌字符自动识别算法研究及识别系统设计与实现图 1-1 预处理流程图字符识别的流程图：图1-2 字符识别的流程图基于模板匹配算法的流程图：图1-3 模板匹配算法的流程图基于神经网络的流程图：图1-4基于神经网络的流程图第一章序言 3图1-4基于神经网络的流程图上图所走的流程是，首先输入神经网络所需要的模板数据，在本实验中我采取的每个样本4个模板，然后输入建立神经网络所需要的相关参数如最大迭代次数，最终的生成目标，后通过BP神经网络建立相应的神经网络。
在测试过程中，输入测试的图像，通过上面的神经网络可对测试图片进行分类得到想要的结果。
基于向量机的流程图图1-5 基于向量机的流程图SVM算法主要是输入向量机所需要的训练数据，我采用了4个训练数据，由于SVM本身的好处所以不需要大量的训练数据，输入相应的训练数据，如误判代价和gamma值，建立相应的分类器。
在测试过程中，输入要测试的图片，通过分类器，从而能够将输入的图片放入相应的分类器。
4 车牌字符自动识别算法研究及识别系统设计与实现第二章 车牌图像的预处理 5第二章 车牌图像的预处理概要:由于我们要识别的车牌，都是采用摄像头采集的，所以在采集的过程中必然会带入一定的噪声，甚至有些图片由于噪声太大，导致车牌字符无法识别，这就需要自己手动输入。
现在有相应的算法来去除彩色图片和二值图像中噪声，而车牌图像的预处理过程就是一个对采集来的图像进行去噪的过程，为后面的车牌字符识别做准备。
在对图片进行的预处理的过程主要包括：彩色图像的平滑处理，图像的二值化，基于形态学的二值图像去噪过程，对于一幅完整的车牌进行字符拆分。
进过上面的过程就得到了我们下面实验所需要的对应数据，即车牌的单个字符。
2.1图像的平滑处理2.1.1 平滑处理的理论 图像平滑是一种可以减少和抑制图像噪声的实用数字图像处理技术。
在空间域中一般可以采用领域平均来达到平滑的目的。
论文采取的是高斯平滑。
平均平滑【1】对领域内的像素一视同仁，为了减少平滑处理中的模糊，得到更自然的平滑效果，则会很自然地想到适当加大模板中心点的权重，随着远离中心点，权重迅速减小，从而可以确保中心点看起来更接近与它距离更近的点，基于这种考虑得到的模板即为高斯模板。
常用的3X3的高斯模板如下所示：1211/16242121w ⎛⎫ ⎪=⨯ ⎪ ⎪⎝⎭高斯模板名字的由来是二位高斯函数，即我们熟悉的二位正态分布密度函数，回忆一下，一个均值为0，方差为2σ的二维高斯函数为：()22221(),exp()22x y x y φπσσ+=- 高斯模板正是将连续的二维高斯函数的离散化表示，因此任意大小的高斯模6 车牌字符自动识别算法研究及识别系统设计与实现板都可以通过建立一个(21)(21)k k +⨯+的矩阵M 得到，其(,)i j 位置的元素值可如下确定：22221((1)(1))(,)exp()22i k j k M i j πσσ--+--=- 实际应用中，通常对33⨯的模板取σ为0.8左右，对于更大的模板可以适当的增大σ的值2.1.2 平滑处理的实现基于matlab 语言，调用matlab 本身的图像处理函数imfilter 。
处理前后图像的对比参看图2-1。
图2-1(a) 原图片图2-2(b) 平滑处理后的图片图2-1 去噪前后图像对比通过上面的实验得出如下结果：随着模板的增大，原图像中的噪声得到了更好的抑制，并且在同样大小的情况下，高斯滤波后的图像比平均模板滤波后的图像能更好的保留细节。
第二章 车牌图像的预处理 72.2图像的二值化处理2.2.1 二值化处理的理论 在描述图像二值化处理过程之前，先了解下最基本的图像分析工具—灰度直方图，灰度直方图描述了一幅图像的灰度级数统计信息，在图像分割和图像灰度变换等处理过程中应用广泛。